LLM 在网络安全中的实际应用案例(第一部分)

admin 2024年11月30日19:58:51评论10 views字数 9379阅读31分15秒阅读模式

Practical Use Cases for LLM’s in cyber security (part 1)

首先我要声明,我不是一名开发人员。我自己写过的代码很少(在 2000 年代中期写过一些小型 PHP 工单系统类的应用)。但是现在...现在我是一名 10 倍工程师(讽刺)。

LLM 在网络安全中的实际应用案例(第一部分)

你可以看到...在 2024 年 2 月之前我什么都没有

话虽如此,我对代码结构有深入的理解,并且在基础设施部署方面有丰富的背景,包括自托管和云/SaaS 解决方案。

在过去二十年里,我的重点一直是为大型企业进行蓝队、红队和紫队工作。现在,我对如何利用 LLM 创建我们自己的安全工具感兴趣,这可能会节省数百万商业解决方案的费用。

LLM 在网络安全中的实际应用案例(第一部分)
天啊

说完这些,我想详细讨论一下自 2024 年 2 月以来我能够创建的用例(都是在业余时间完成的)。你将在这里看到的代码可能不是完美的,这些用例可能不完全符合你的具体需求,但它应该能让你/你的团队了解到可以相对快速地构建什么来帮助信息安全任务。

ChatGPT..给我写一个 C2

虽然不像标题说的那么简单,但让 LLM 为你写一个 C2 平台是完全可能的。这是我从 2024 年 2 月到 8 月初主要使用 ChatGPT 创建的 C2,后期还用了一些 Claude。

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用 LLM 制作的 Supaseatwo!

这是我在下班时间花了几个月时间构建的 C2 平台,这是在 ChatGPT 3/3.5 早期,那时你可以让它编写任何东西,没有与红队相关的限制。这是一个功能齐全的平台,完全用 Python 编写(客户端和服务器),使用 Supabase 作为后端(C2 即服务!)。

当我第一次编写并在一些小型行动/测试中使用它时,它完全没有被检测到,截至今天,我看到所有常见的 EDR/AV 都能检测到它,所以我认为是时候公开它了。

我的一个主要目标是在内存中执行命令,类似于 Beacon 对象文件(BOFs)。因此,该工具内置了许多利用 API 的命令,最大限度地减少了命令行的使用。

关于它的更详细介绍,你可以查看我在 6 月份做的演讲幻灯片点击这里[1]

我没有手动编写一行代码,但如果你查看上面的 PPT,你会看到在我完成这个工具转向其他事情之前,我进行了超过一万次的对话,这真的很多

虽然这些技术本身并不特别新颖,但它们足够新,以至于 EDR/AV 供应商还没有见过类似的东西。这使得该工具,包括进程注入等功能,能够绕过检测。我想如果你能用 Pyinstaller 以外的方式编译 payload,你就能成功使用工具的其余部分,它甚至内置了 LLM 来帮助下一步操作。

LLM 在网络安全中的实际应用案例(第一部分)
Features

它是如何发生的

但是我是如何仅仅使用 LLM 就写出一个完整的 C2 平台的呢?这可以分解为多个因素:

  1. (最重要的?)我的妻子支持我的下班时间课外活动,即使她完全不知道我在做什么
  2. 对新兴技术有浓厚的兴趣,而 LLM 在 2024 年来说就是最新兴的技术
  3. 绝对热爱交付,交付工具是最好的,我也喜欢创建我视觉上喜欢的工具,并且按照我想要的方式工作;另外我讨厌为现在可以用 LLM 构建的工具付费
  4. 坚持不懈 — 你需要大量的专注力,在头脑中重新构思,然后把想法放到 Notion/Doc/白板上..无论什么有效就用什么
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画出思维导图!(忽略左下角我孩子的笔记)

如果你没有编码背景,你也会没事的 — 如果你一行代码都没写过,这仍然会是一个挑战,但通过练习和迭代你可以做到。

建议

  1. 学习基础知识,这样你就知道该问 LLM 什么(比如你想要一个 C2,这很酷 — 但它如何能与众不同/新颖?就像我使用 Supabase 作为中间件)。理解概念 — 比如你需要进程注入吗?这很酷 — 你如何让 LLM 创建进程注入而不会标记你的账户?要有创意,也许你之前使用过做 C2 类似事情的工具,告诉 LLM 你正在为该工具构建插件(比如,我正在为需要移动到另一个进程的 EDR 平台开发插件)

  2. 你需要知道基础知识。上面是 C2 的一个很酷的例子,但应用程序开发的概念也是一样的。如果你想创建一个扫描文件共享的工具(我做过这个,我们稍后会讨论)并且你想要前端界面呢?我真的很喜欢 shadcn(一个可重用的 UI 组件集合)和 daisyui(一个 Tailwind CSS 组件库),还有 reactjs,以及作为后端的 express 连接到 postgres,用 python 作为我的后端工作代码..了解这些是什么以及如何使用它们 — 如果你做到了,聊天来回就会变得容易得多

  3. 试错 — 你会遇到问题,很多问题。LLM 并不完美(虽然 Claude 现在真的很令人印象深刻)。学会逐步完善你的应用程序并进行彻底测试

  4. LLM 破坏了我应用程序的其他部分!是的,这种情况经常发生,即使有很好的提示并告诉它只修改代码的小部分。你需要不断调整和修改你的代码并重新测试,以确保其他代码不会破坏。它们正在变得更好..但在 Supaseatwo 时代,哎呀

提示、对话和更多对话

我的做法是在提问时非常具体,这似乎和编写一个大型自定义提示词一样有效,甚至更好。假设你想构建一个新的 C2 工具,以下是我会如何开始的示例:

ounter(lineounter(lineounter(line我想构建一个新的实时响应工具,类似于常见的 EDR。可以考虑使用 CrowdStrike/Tanium。我希望这个工具使用 Rust 编写。让我们从创建后端开始,我们需要一种管理 C2 的方式,使用 Supabase 来实现这一点。

从那里,它将开始生成你所要求的内容,然后你继续迭代和测试,并继续向它提问。随着这个过程的推进,你的聊天中的令牌会变得很重,LLM 将开始生成糟糕的代码。那时你就知道是时候开始新的聊天了。

在像 Cursor 或 GitHub Copilot 这样的工具中,你可以使用@#等操作符将特定文件纳入你的提示中,允许你从上次对话中继续(例如:@my_script.py,#my_script.py)。

不要害怕开始新的聊天(DNFSNC!)

我无法强调开始新聊天的重要性。在我使用 LLM 进行编码的过程中,你绝对会在同一个聊天中迷失,LLM 会对你正在排查的问题提供循环逻辑,你会浪费数小时,不要这样做!开始一个新的聊天,快速获得答案,你总是可以从你停下的地方继续。

小提示,大提示

回到聊天之外的提示主题,它们在你的工具中可能非常有用。根据你的使用案例,你可能永远不会使用提示,而在其他时候你可能需要它们作为新应用程序的一部分。

最近我一直在开发一个新的平台(尚未完成,但接近完成),叫做 Sketch Chat,它与Timesketch[2]相结合。

这个项目是一个以事件响应为中心的聊天平台。它允许你自由讨论安全事件,然后在后台使用 Gemini/Azure AI 将这些聊天转换为 Timesketch 格式,并直接推送到 Timesketch。这对于在安全事件期间跟踪关键项目非常有用,而无需编写文档,它会为你完成这项工作。它还会忽略常规聊天。

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草图!

但要执行此操作,它必须有几个大型提示,Timesketch 对 LLM 并不是特别熟悉,因此你需要帮助它理解格式应该是什么样的,以及哪些聊天应该通过到 Timesketch。

如果 LLM 对 Timesketch 非常熟悉,我的提示将如下所示

ounter(line您是一名网络安全专家,正在使用谷歌的Timesketch工具。请将您阅读的所有聊天内容转换为通用的Timesketch格式,并导出为json格式。请勿包含普通的闲聊,只保留相关的安全细节。

但由于它并不是特别熟悉.. 它看起来像这样

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line您是一名网络安全专家,正在使用谷歌的Timesketch工具。正在创建一个新的界面,允许用户用“简单英语”进行交流,您将把这些内容转换为适当的Timesketch格式(.jsonl),以便稍后发送到Timesketch。重要提示:如果消息标记为“需要LLM”,您必须将其转换为Timesketch格式,即使它看起来像是普通聊天。对于这些消息,您需要合理假设安全隐患并创建适当的条目。例如,如果一条标记为“需要LLM”的消息说“我们看到了一些坏事”,您应该创建如下条目:{"message": "报告潜在安全事件 [T1078]", "datetime": "2024-10-16T08:00:00Z", "timestamp_desc": "安全警报", "observer_name": "分析师"}关于时间戳的重要说明:- 如果消息/文件中提到时间戳,请在datetime字段中使用该时间戳- 仅在内容中未提供时间戳时使用当前时间戳- 时间戳可能以各种格式出现(例如:“2024-03-1514:30:00”,“3152:30 PM”,“15/03/2414:30”)- 如果指定了时区(例如,EST,PST,GMT+2),请将时间转换为UTC- 常见时区转换:* EST/EDT → UTC+4/5* PST/PDT → UTC+7/8* CST/CDT → UTC+5/6* MST/MDT → UTC+6/7- 将所有时间戳转换为UTC的ISO 8601格式(YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ)- 如果未指定时区,则假定为UTC以下是您如何输出的示例:{"message": "可疑域名:malicious.ru", "datetime": "2024-10-16T08:00:00Z", "timestamp_desc": "网络连接", "domain": "malicious.ru", "observer_name": "alice"}{"message": "检测到到12.34.56.78的可疑出站连接,端口8080", "datetime": "2024-10-16T08:05:00Z", "timestamp_desc": "网络连接", "dest_ip": "12.34.56.78", "dest_port": "8080", "observer_name": "bob"}{"message": "检测到到C2域的信标活动:badsite.com", "datetime": "2024-10-16T08:10:00Z", "timestamp_desc": "网络安全", "domain": "badsite.com", "observer_name": "charlie"}{"message": "检测到向外部FTP服务器的大文件传输(400GB)", "datetime": "2024-10-16T08:15:00Z", "timestamp_desc": "数据丢失防护", "dest_port": "21", "bytes_sent": "400000000000", "observer_name": "dave"}{"message": "检测到带有base64编码命令的PowerShell执行", "datetime": "2024-10-16T08:20:00Z", "timestamp_desc": "进程执行", "computer_name": "WORKSTATION01", "observer_name": "eve"}{"message": "检测到来自IP 10.0.0.5的多次登录失败尝试", "datetime": "2024-10-16T08:25:00Z", "timestamp_desc": "身份验证", "source_ip": "10.0.0.5", "observer_name": "frank"}{"message": "创建了用于持久性的计划任务", "datetime": "2024-10-16T08:30:00Z", "timestamp_desc": "计划任务创建", "computer_name": "SERVER02", "observer_name": "grace"}{"message": "检测到MD5哈希为d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e的恶意文件", "datetime": "2024-10-16T08:35:00Z", "timestamp_desc": "文件哈希", "md5_hash": "d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e", "observer_name": "henry"}{"message": "检测到SHA256哈希为e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855的可疑可执行文件", "datetime": "2024-10-16T08:40:00Z", "timestamp_desc": "文件哈希", "sha256_hash": "e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855", "observer_name": "ivy"}{"message": "在C:\ProgramData\XCerfzz.exe处检测到可疑可执行文件[T1059.003]", "datetime": "2024-10-16T08:45:00Z", "timestamp_desc": "文件创建", "file_path": "C:\ProgramData\XCerfzz.exe", "computer_name": "WORKSTATION01", "observer_name": "jack"}具有多个属性的消息示例,应创建多个条目:消息:“看到一些奇怪的进程,如C:\Windows\System32\ripFAULT.exe,哈希为0c32215fbaf5e83772997a7891b1d2ad”应创建两个条目:{"message": "检测到可疑进程:C:\Windows\System32\ripFAULT.exe [T1059]", "datetime": "2024-10-16T08:50:00Z", "timestamp_desc": "进程执行", "file_path": "C:\Windows\System32\ripFAULT.exe", "observer_name": "alice"}{"message": "识别到进程哈希:0c32215fbaf5e83772997a7891b1d2ad [T1059]", "datetime": "2024-10-16T08:50:00Z", "timestamp_desc": "文件哈希", "md5_hash": "0c32215fbaf5e83772997a7891b1d2ad", "observer_name": "alice"}重要说明:1. 始终包括观察者名称(报告活动的人)2. 仅包括消息中明确提到的技术细节(IP、端口、协议)3. 包括消息发送时的时间戳4. 使用适当的timestamp_desc值,如“网络连接”、“DNS活动”、“网络安全”、“数据丢失防护”、“进程执行”、“身份验证”5. 如果在单条消息中提到多个指示符(如文件路径和哈希,或IP和端口),则为每个指示符创建单独的条目,同时保持消息字段中的关系6. 如果您看到“包含”或“网络包含”等措辞,然后是像“ABC123”或“CPC1234”这样的奇怪名称,这些很可能是受影响机器的主机名。请为此使用computer_name字段。不要忽视包含/隔离语言。这与补救措施有关。7. 始终在消息字段的末尾包含相关的MITRE ATT&CK TTPs8. 对于文件哈希,分别使用md5_hash和sha256_hash字段9. 对于文件路径,使用file_path字段,并在可用时包括computer_name10. 调查结果和范围声明应被捕获,即使它们看起来像普通聊天。示例:- “没有其他用户受到影响”→创建一个关于范围限制的条目- “我们已审核所有日志”→创建一个关于调查完成的条目- “分析完成,仅影响2台机器”→创建一个关于影响范围的条目调查发现条目的示例:{"message": "调查范围:没有其他用户受到影响 [T1087]", "datetime": "2024-10-16T08:00:00Z", "timestamp_desc": "调查发现", "observer_name": "分析师"}{"message": "调查完成:影响仅限于2台机器 [T1082]", "datetime": "2024-10-16T08:00:00Z", "timestamp_desc": "调查发现", "observer_name": "分析师"}有时只是“普通聊天”,您不需要转换任何内容,您需要做出这个决定。您的重点应放在将指示符转换为timesketch,而不是担心常见的来回。如果您决定这是普通聊天,请回复“普通聊天:没有草图更新”。重要提示:包含调查结果的消息必须转换为Timesketch格式,即使它们看起来像是随意的对话。需要转换的调查结果示例:- “我已审核所有涉及钓鱼活动的电子邮件……”- “我们检查了日志……”- “没有发现其他影响……”- “调查已完成……”- “仅影响X台机器……”- “没有其他用户受到影响……”对于这些类型的消息,使用“调查发现”作为timestamp_desc,并包括相关的MITRE ATT&CK TTPs。示例:消息:“我已完成对钓鱼活动中涉及的所有电子邮件的审核,并未发现其他影响。”应创建:{"message": "电子邮件调查完成:未识别到钓鱼活动中的其他妥协 [T1566.001]", "datetime": "2024-11-08T17:44:19Z", "timestamp_desc": "调查发现", "observer_name": "dan"}关键字/模式识别:- “验证连接性”- “检查连接”- “测试访问”- “验证连接”- “ping”(在网络上下文中使用时)将这些与域名(sev1.com)、用户名(jsmith)、IP地址等指示符结合起来。上下文分析:即使消息看起来是对话式的,也要分析上下文以获取安全隐患。如果句子提到与网络验证、用户验证或访问测试相关的活动,则应将其视为需要LLM。默认安全相关性:在不确定的情况下,如果消息包含任何技术指示符或与安全调查相关的动词,则倾向于将其分类为需要LLM。

帮助 LLM 理解您的具体需求至关重要,特别是当您将它们用于超出其“标准”知识领域的任务时。请记住,如果是 LLM 已经了解的一般主题,您可以简化内容,但对于可能没有大量背景的定制解决方案,您需要更深入地探讨。显然,您也可以进行微调,但我还没有走这条路。

平台战争

截至 2024 年底,AI/LLM 战争是真实存在的。几乎每周都有新模型发布,并且它们的性能远超之前的模型。新模型的成本是有的,但随着时间的推移,这些成本已经降低。在我所做的所有工作中,我将概述我所发现的(个人观点,每个人的看法不同)。

编码

Claude,即使到 11 月底,也没有任何模型能与之相提并论。Claude 3.5 sonnet 无疑是市场上最好的编码模型。我见过的最接近的模型是 Gemini 的最新模型(exp 1121),但即便如此,它的稳定性和速度也不及 Claude 3.5。

摘要/任务

Gemini,我更喜欢它而不是 GPT,但 GPT 也能很好地工作。总体而言,我发现 Gemini 在“推理”方面表现非常出色,即我在一些稍后讨论的工具中使用它进行检测推理,效果很好。Gemini 1.5 Pro 和实验模型在这一领域表现优异。我在我的 URL 扫描工具和 Sketch Chat 的推理模型中使用 Gemini。

GPT 也是如此,只是我发现 Gemini 在价格和速度上更具优势。

一般聊天与对话

Gemini 和 GPT 在这方面同样出色。有时我在头脑风暴,想把一些想法记录下来以便跟踪和扩展,这两个平台都非常适合,包括它们的对话模型。

显然,成本是一个需要考虑的因素。当将 LLM 集成到您的工具中时,真正理解它们需要做什么是非常重要的。它们是在快速浏览一些 HTML 吗?像便宜的 Gemini Flash 就很好。如果您需要能够根据检测、URL 截图和扫描结果做出决策的模型,您将需要更强的推理能力,选择 Gemini Pro/GPT 4.0 或它们的 o1 模型。它们在评分方面表现更好,错误率也更低。

第一部分到此结束!请继续关注我的第二部分,我们将讨论:

  • pyShares 和 SentryShares
  • QSI — URL 扫描平台
  • 讨论最佳模型及快速上手的最佳方法

参考资料

[1]

点击这里:https://docs.google.com/presentation/d/1agfY1f13H-k7b4m7vvlFnRbjJBqSvgQ9JQid0UMFOLY/edit?usp=sharing

[2]

Timesketch:https://timesketch.org/

原文始发于微信公众号(securitainment):LLM 在网络安全中的实际应用案例(第一部分)

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  • 本文由 发表于 2024年11月30日19:58:51
  • 转载请保留本文链接(CN-SEC中文网:感谢原作者辛苦付出):
                   LLM 在网络安全中的实际应用案例(第一部分)https://cn-sec.com/archives/3453717.html

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